. 降水量的情况 (1)各个城市各年份降水量的平均值情况。 (2)各个城市降水量随季节的变化情况。 (3)各个城市降水量随月份的变化情况。 3. PM2.5与各城市风速关系。 4. PM2.5与各城市温度关系。 5. PM2.5与各城市湿度关系。 6. PM2.5与各城市大气压强关系。

好的，下面是针对你提供的需求的代码示例：

1. 各个城市各年份降水量的平均值情况

import pandas as pd

# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv')

# 将 date 列转换为日期类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 提取年份并添加新列
df['year'] = df['date'].dt.year

# 按照 city 和 year 分组，统计每组的 precipitation 平均值
result = df.groupby(['city', 'year'])['precipitation'].mean()

# 打印结果
print(result)

以上代码会输出每个城市每年的降水量平均值。

2. 各个城市降水量随季节的变化情况

import pandas as pd

# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv')

# 将 date 列转换为日期类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 提取季节并添加新列
seasons = ['Winter', 'Winter', 'Spring', 'Spring', 'Spring', 'Summer', 'Summer', 'Summer', 'Fall', 'Fall', 'Fall', 'Winter']
df['season'] = df['date'].dt.month.apply(lambda x: seasons[x-1])

# 按照 city 和 season 分组，统计每组的 precipitation 平均值
result = df.groupby(['city', 'season'])['precipitation'].mean()

# 打印结果
print(result)

以上代码会输出每个城市每个季节的降水量平均值。

3. 各个城市降水量随月份的变化情况

import pandas as pd

# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv')

# 将 date 列转换为日期类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 提取月份并添加新列
df['month'] = df['date'].dt.month

# 按照 city 和 month 分组，统计每组的 precipitation 平均值
result = df.groupby(['city', 'month'])['precipitation'].mean()

# 打印结果
print(result)

以上代码会输出每个城市每个月的降水量平均值。

4. PM2.5与各城市风速关系

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv')

# 绘制散点图
plt.scatter(df['wind_speed'], df['pm25'])
plt.xlabel('Wind Speed')
plt.ylabel('PM2.5')
plt.show()

以上代码会绘制出 PM2.5 与各城市风速之间的散点图。

5. PM2.5与各城市温度关系

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv')

# 绘制散点图
plt.scatter(df['temperature'], df['pm25'])
plt.xlabel('Temperature')
plt.ylabel('PM2.5')
plt.show()

以上代码会绘制出 PM2.5 与各城市温度之间的散点图。

6. PM2.5与各城市湿度关系

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv')

# 绘制散点图
plt.scatter(df['humidity'], df['pm25'])
plt.xlabel('Humidity')
plt.ylabel('PM2.5')
plt.show()

以上代码会绘制出 PM2.5 与各城市湿度之间的散点图。

7. PM2.5与各城市大气压强关系

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv')

# 绘制散点图
plt.scatter(df['pressure'], df['pm25'])
plt.xlabel('Pressure')
plt.ylabel('PM2.5')
plt.show()

以上代码会绘制出 PM2.5 与各城市大气压强之间的散点图。